Uno dei metodi di circa quantitativa più utilizzato è quello dell'abi test Lab.

I test è un test che mette in competizione due o più varianti dello stesso prodotto della stessa fior o dello stesso componente.

Per comprendere attraverso l'utilizzo diretto della da parte dell'utente quale performa meglio, esistono vari tipi di A b test l'habitat classico è quello che ha una variante a detta di controllo che sarebbe esattamente com'è adesso l'interfaccia.

La versione più classica della B testing è quella che mette in competizione due varianti.

In genere la versione a detta anche di controllo è quella della fede o del componente che vogliamo andare a modificare così com'è senza alcuna novità.

La versione B invece è quella della modifica che vogliamo andare ad introdurre l'habitat in questo caso è fondamentale in quanto prima di andare a modificare qualche punto, in particolar modo poi insensibili, che magari generano reve news, è importante comprendere l'utente come si approccia a queste nuove modifiche l'habitus cosa fa quindi mette in competizione le due varianti e le serve in maniera random al pubblico.

Sarà il designer o chi si occupa dell'impostazione della beat a decidere quale fetta di pubblico vedrà una variante e quale fetta di pubblico vedrà un'altra variante? Inoltre, è possibile anche avere piu' di una B test nello stesso momento.

È importantissimo ricordare però che la lo scopo della b test non è quello di testare due schermate diametralmente opposte, perché altrimenti se c' è un grande troppo, ho un grande in crisi.

Nei dati si tende a non comprendere qual è stata la modifica che l'ha scatenato.

Quindi l'habitus dev'essere fatto in maniera granulare.

Se si vuole cambiare una schermata intera o addirittura in casi dove si vuole cambiare un flusso che comprende più schermate, bisogna spacchettare e introdurre le modifiche in maniera granulare.

L'abi test quindi viene fatto su piccole porzioni in modo tale da monitorare in che modo si spostano i dati e in che modo gli utenti reagiscono alle novità.

Ci sono casi di alcune varianti di cui noi siamo sicuri che sono assolutamente migliorative, ma poi a b test computano tutte le nostre ipotesi.

Quindi, anche se pensiamo che un determinato componente ridisegnato e migliorato può avere più successo tra gli utenti, dobbiamo sempre Abby testarlo perché ci sono molti casi in cui la nostra utenza non risponde esattamente come immaginiamo.

Ci sono vari tipi di abiti oltre a quello standard, cioè la possibilità di testare varie pagine del flusso o anche di mettere in competizione diverse tipologie di prodotto.

Dobbiamo sempre ricordare che quanto più aumenta la complessità del test, tanto più sarà difficile andare a leggere i dati.

Quindi se abbiamo dei point particolarmente sensibili, oppure se non abbiamo una grande esperienza con i tour di AB testing, è sempre meglio cercare di usare il metodo standard a verso USB.

Il mondo dei tour di AB testing e molto ricco.

Esistono turbe di abiti per tutte le tasche e per tutte le necessità.

Il flusso di un habitat è più o meno abbastanza standard e si basa sempre sul fatto che prima di andare a fare qualsiasi modifica definitiva bisogna validare le proprie ipotesi.

Il flusso di un A B test in genere è formato in questo modo.

Il prodotto team si riunisce, analizza una necessità c' è un numero che va in qualche modo migliorato.

C' è una metrica che in qualche modo vogliamo provare a spostare, ovviamente in positivo.

È cioè una schermata che per qualche ragione vogliamo ridisegnare perché obsoleta o perché vogliamo cambiare il tono boys della nostra comunicazione.

Allora il prodotto si sieda.

Formula delle ipotesi quando siamo sicuri che l'ipotesi è qualcosa che può essere testata, ricordando sempre che l'abi test è okay un test, ma comunque in quel momento può anche avere un troppo dei dati che potenzialmente porta a una perdita di Reven Hus.

Il pollo al designer entra in gioco e prepara il designer della variante, il designer.

La variante poi va sviluppato sul tour de b testing prescelto in casi di Touil client Side.

A volte è proprio il designer a sviluppare la variante in quanto non richiedono una competenza tecnica.

Inoltre, va deciso in precedenza quando si sta organizzando la B test in che modo gestire la audience.

Tutti i tool permettono di gestire la audience in maniera programmata.

Si può decidere di spiccare le varianti al cinquanta percento al cinquanta per cento tutto il traffico oppure in caso di city multi country si può decidere di servire la variante solo ad alcune nazioni oppure in tull.

In caso di tool più sofisticati si può decidere da dove proviene l'utente che comportamento avuto prima di arrivare sul nostro prodotto e quindi avere una granularità maggiore nel tipo di utenti che andranno a vedere la nostra variante.

Una volta che la audience è stata organizzata e che la variante è stata caricata, il test può essere lanciato.

Non c' è una durata fissa per gli abiti test, in quanto, essendo ricerca quantitativa, per essere statisticamente valida ha bisogno di un tempo ben definito.

Il tempo della beat dipende da vari fattori, infatti, cioè una formula specifica che serve per calcolarlo.

In genere è molto determinante il traffico, il numero di utenti che in genere visitano il nostro prodotto ed è molto importante anche di quanto vogliamo spostare la nostra metrica.

Se vogliamo avere una in crisi sostanziosa, è molto probabile che il tempo di esecuzione del test sarà più lungo.

Se abbiamo un prodotto che magari ha un traffico molto ridotto, potrebbe arrivare addirittura a chiederci dei mesi.

Perché? Perché il risultato sia statisticamente validato, è molto semplice trovare questa formula.

Ci sono i siti di molti tour di A B test che la offrono gratuitamente, quindi con una semplice ricerca su Google si può trovare il modo di calcolarla in maniera automatica una volta che il test ha esaurito il suo tempo e quindi siamo pronti per andare a guardare i dati che sono statisticamente validati.

Si va ad analizzare sia i risultati del test, ma anche in che modo il test ha impattato sulle altre metriche della pagina.

Ci sono casi in cui l'abi test si cannibalizzare con altri a B test, quindi quindi è fondamentale nel prodotta TIM essere tutti allineati e conoscere quali sono gli abiti est attualmente in corso, anche in caso di city multi country e multilingue.

Una volta che i numeri sono stati analizzati, che siamo sicuri che la metrica si è mossa per la B test per la nuova variante, andiamo a comprendere quale delle due ha avuto un impatto maggiore.

Se la variante a quella di controllo ad aver avuto dei risultati migliori non cambia niente, quindi rimane esattamente com'é se è stata la variante B quella introdotta ad avere un risultato maggiore.

Per noi un'indicazione non è sicurezza perché non è mai sicurezza, è un dato quantitativo, ci dà indizio, ci dà l'indicazione che qualcosa è successo quindi anche nel momento in cui viene introdotta la modifica.

Il dato va comunque monitorato per un lungo tempo prima di essere sicuri che l'indicazione avuta dalla B test è confermata